Análisis de textos políticos con R

Rodrigo Rodrigues-Silveira

¿Por qué nos interesa analizar textos políticos?

¿Cuál es la relación entre inmigración y violencia en los discursos parlamentarios?

Ejemplo 1

Empecemos con algo pequeño… Una legislatura.

La XIV legislatura de las Cortes Españolas (2019-2023):

273 sesiones plenarias (ordinarias y extraordinarias)
43.410 intervenciones de los diputados
12.173.858 palabras

Ejemplo 1

Retos:

¿Cómo identificar las intervenciones que hablan de violencia e inmigración?
¿Cómo medir la importancia de estos temas a lo largo del tiempo?
¿Cómo comparar la atención data por los partidos a estos temas?
¿Cómo visualizar los resultados de forma clara y comprensible?

¿Cómo los partidos reaccionan a los procesos de erosión democrática?

Ejemplo 2

¿Cómo medir procesos extendidos en el tiempo?

Partidos cambian de posición
Temas emergen y desaparecen
Estrategias discursivas evolucionan y cambian
El contexto político también cambia

Ejemplo 2

Erosión democrática en El Salvador

Bukele llega al poder en junio de 2019

PERO con minoría parlamentaria

Mayo de 2021: gana mayoría en la Asamblea

2022: declara un “Régimen de Excepción” (que dura hasta hoy)

Ejemplo 2

Objeto:

Posiciones de los partidos sobre la erosión democrática

Fuente:

Actas de sesiones de la Asamblea Legislativa (2018-2025)

Dimensiones:

7 años, 2 1/3 legislaturas, 42.526 intervenciones, 12.605.902 palabras

¿Por qué analizar textos políticos?

La práctica política se documenta en toneladas de texto
- Leyes y documentos (BOE: más de 3 mil páginas por día)
- Programas electorales
- Debates parlamentarios
- Redes sociales
- Prensa, entrevistas…
Se trata de un material sin estructurar, PERO…
Una fuente riquísima de información

¿Por qué analizar textos políticos?

Muchos son documentos públicos y accesibles

Su documentación es sistemática y obligada con base a requisitos legales o administrativos

En muchos casos, representan censos o una “huella digital” de la actividad política

Su producción y distribución son cada vez más digitales

¿Por qué un lenguaje estadístico?

Cómo analizar un tema en un conjunto enorme de textos?

Dimensión del problema:

Miles de páginas y documentos
Varios millones de palabras

¿Cómo lo haríamos?

¿Por qué un lenguaje estadístico?

Análisis cualitativo tradicional

Pocos textos, pero con mucha profundidad y detalle
Muy difícil de escalar a grandes volúmenes de datos
Muy dependiente del investigador (interpretativo)
Difícil de reproducir
Sujeto a sesgos de selección (selección previa de textos)

¿Por qué un lenguaje estadístico?

Análisis de contenido cuantitativo

Muchos textos, menor profundidad y detalle inicial
Fácil de escalar a grandes volúmenes de datos
Mayor reproductibilidad
Posibilidad de cobertura censitaria
Permite el muestreo para profundizar el análisis

¿Por qué un lenguaje estadístico?

Dado en volumen de datos, el análisis cualitativo tradicional se dificulta mucho:

¿Cómo identificar qué sirve y qué no sin caer en sesgos?

¿Cómo determinar el peso relativo de un tema en centenares o miles de documentos?

¿Cómo comparar textos entre sí?

¿Por qué un lenguaje estadístico?

R - un lenguaje de programación y un entorno para el análisis estadístico

No está pensando para el análisis de textos, pero:

Es muy flexible y adaptable
Gran poder de visualización de datos
Facilidad en integrar métodos cuanti con cuali

Análisis de textos con R

R tiene varias librerías para el análisis de textos

quanteda
tidytext
stringi / stringr (versión tidy de stringi)
tm
QDA
text
topicmodels
tenet

Análisis de textos con R

Se pueden llevar a cabo desde análisis hasta muy complejos

Frecuencia de palabras
Escalonado de textos
Análisis temático
Redes semánticas
Discurso
Contenido

Frecuencia de palabras

Discursos de investidura de los presidentes del Gobierno de España (1977-2023)

Frecuencia de palabras

Ahora sin stopwords, puntuación y números

Frecuencia de palabras

Discursos de investidura de los presidentes del Gobierno de España (1977-2023)

Frecuencia de palabras

Mariano Rajoy

Pedro Sánchez

Escalonado de textos

Análisis temático

Redes semánticas

Reflexiones finales

El análisis de textos políticos con R permite manejar grandes volúmenes de datos textuales de manera eficiente y reproducible.
R ofrece una amplia gama de herramientas para el análisis cuantitativo y cualitativo de textos, desde la frecuencia de palabras hasta el análisis temático y las redes semánticas.
La combinación de métodos cuantitativos y cualitativos en R permite obtener una comprensión más profunda y matizada de los textos políticos.